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xero2006年，Xero由Rod Drury和Hamish Edwards在惠灵顿创立，Xero有限公司的总部仍设在这里。该公司最初被称为Accounting 2.0。到2017年，Xero在全球拥有超过一百万的客户，次年，Xero声称在其本土市场澳大利亚和新西兰拥有超过一百万的用户。2018年4月，Steve Vamos被任命为首席执行官，取代Rod Drury，后者仍在董事会担任非执行董事。2019年，该公司宣布它拥有超过200万全球用户，并进一步宣布截至2021年9月30日达到300万用户。
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会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|Operational Demand Planning
Demand planning in other SAP products such as SAP Advanced Planning and Optimization (SAP APO) and SAP ERP systems can be used at mid-term planning from 1 to 12 months and can be used only at a weekly level at minimum granularity. But with market dynamics changing within a week, the forecast prediction goes wrong and the consensus demand generated from demand planning for the next month can’t be respected. To counter this, SAP has enhanced its demand planning process to not just predict with historical data but also to add other inputs using driver-based planning that considers risks and opportunities. However, daily changes still must be considered, and forecast updates are required within a week. So, SAP IBP offers demand sensing as a solution for better forecasting accuracy in the short-term horizon due to accurate and larger number of input factors. Demand sensing isn’t a separate solution, but a part of the demand planning process, which considers the classic demand planning outcome as the primary input for the demand sensing process. Ejgure $6.1$ illustrates SAP IBP time series planning, which consists of operational, tactical, and strategic planning. Demand sensing is planning in daily granularity, and supply priorities and order confirmation are part of order-based planning via SAP IBP for response and supply.
In this chapter, we’ll start by introducing demand sensing and explaining how it compares to regular demand planning. We’ll then walk through how to set up forecast models for demand sensing and explore the different options that are available. Finally, we’ll review the lag-based planning functionality.
会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|Demand Sensing
Demand sensing is an extension of the classical forecasting technique, which generates optimized forecasts daily. Generally, demand planning is used for tactical and operational planning. Demand sensing supports short-term operational supply planning such as deployment. Automated demand sensing in the short-term forecast helps to lower safety stock due to higher forecast accuracy when you run it together with SAP IBP for inventory.
As shown in Eigure 6.2, demand sensing provides a short-term forecast by giving consensus demand as input with other additional demand signals such as promotions, historical sale orders, shipments, and lag-based snapshots, which will be combined to give sensed demand as the output for supply deployments.
In this section, we’ll introduce the demand sensing process, explain how to configure demand sensing forecast models, and then walk through the forecast models that are available.
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会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|Operational Demand Planning
其他 SAP 产品（例如 SAP Advanced Planning and Optimization (SAP APO) 和 SAP ERP 系统）中的需求计划可用于 1 到 12 个月的中期计划，并且只能以最小粒度在每周级别使用。但随着一周内市场动态变化，预测预测出错，下个月需求计划产生的共识需求无法得到尊重。为了解决这个问题，SAP 增强了其需求计划流程，不仅可以使用历史数据进行预测，还可以使用考虑风险和机遇的基于驱动因素的计划来添加其他输入。但是，仍然必须考虑每天的变化，并且需要在一周内更新预测。所以，SAP IBP 提供需求感知作为一种解决方案，由于输入因素准确且数量更多，因此可在短期内提高预测准确性。需求感知不是一个单独的解决方案，而是需求规划过程的一部分，它将经典的需求规划结果视为需求感知过程的主要输入。埃古雷6.1说明 SAP IBP 时间序列规划，它包括运营、战术和战略规划。需求感知是每日粒度计划，供应优先级和订单确认是通过 SAP IBP 进行响应和供应的基于订单的计划的一部分。
在本章中，我们将首先介绍需求感知并解释它与常规需求计划的比较。然后，我们将介绍如何为需求感知设置预测模型，并探索可用的不同选项。最后，我们将回顾基于滞后的计划功能。
会计代写|xero代写、myob代写、sap代写|Demand Sensing
需求感知是经典预测技术的扩展，它每天生成优化的预测。通常，需求计划用于战术和运营计划。需求感知支持部署等短期运营供应计划。短期预测中的自动需求感应有助于降低安全库存，因为当您与 SAP IBP 一起运行库存时，预测准确性更高。
如 Eigure 6.2 所示，需求感知通过将共识需求作为输入与其他额外的需求信号（如促销、历史销售订单、发货和基于滞后的快照）提供短期预测，这些信号将结合起来给出感知需求：供应部署的输出。
在本节中，我们将介绍需求感知过程，解释如何配置需求感知预测模型，然后介绍可用的预测模型。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。